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PyTorch本身是深度学习框架，可独立运行，无需其他框架支持。但在实际应用中，常与其他框架结合使用，以下是常见情况：
- TensorFlow：可通过TensorFlow的Python接口调用PyTorch功能，实现部分功能互补。
- Keras：作为TensorFlow的高级API，可与PyTorch结合，例如在Keras中使用PyTorch的模型结构。
- MXNet：可通过转换工具或接口与PyTorch交互，实现模型转换或混合训练。
注：这些“支持”并非PyTorch原生支持，而是通过接口、工具或环境配置实现的兼容。
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